Ha az utóbbi időben belevágott az adattudományba, valószínűleg hallott már a Snowflake-ről és a Databricks-ről, valamint arról, hogy ezek hogyan viszonyulnak egymáshoz.
Ha nem biztos abban, hogy pontosan melyek ezek az eszközök, és melyiket érdemes használni, akkor jó helyen jár. Ez a cikk bemutatja, hogy mik ezek, összehasonlítjuk őket, és mindegyiket ajánljuk a legjobban működő használati esetre.
Tartalomjegyzék
Mi az a Databricks?
A Databricks egy átfogó adatplatform, amely kiterjeszti az Apache Sparkot. Az Apache Spark alkotói hozták létre, és a legnagyobb cégek, például az HSBC, az Amazon stb. használták.
Platformként a Databricks lehetőséget biztosít az Apache Spark, a Delta Lake és az MLFlow együttműködésére, hogy segítse az ügyfeleket az adatok tisztításában, tárolásában, vizualizálásában és gépi tanulási célokra történő felhasználásában.
Nyílt forráskódú szoftver, de előfizetéses szolgáltatásként felhő alapú felügyelt opció is elérhető. A Snowflake-hez hasonlóan a Lakehouse architektúrát követi, amely egyesíti a Data Warehouses és a Data Lakes előnyeit.
Olvassa el még: Data Lake vs. Data Warehouse: Mi a különbség?
Mi az a Hópehely?
A Snowflake egy felhő alapú adattárház rendszer. Fizetős használati szolgáltatásként fut, ahol a használt erőforrásokért számlázunk.
A Snowflake egyik értékesítési pontja, hogy a számítástechnika és a tárolás számlázása elválik egymástól. Ez azt jelenti, hogy a sok tárhelyet, de kevés számítástechnikát igénylő vállalatoknak nem kell fizetniük a nem szükséges számítási teljesítményért.
A platform egy egyéni SQL lekérdező motort is tartalmaz, amelyet úgy terveztek, hogy natívan futjon a felhőben. A Snowflake a népszerű felhőszolgáltatók tetején fut: a Google Cloud, az Amazon AWS és a Microsoft Azure.
Hasonlóságok a Snowflake és a Databricks között
A Databricks és a Snowflake is adattóházak. Egyesítik az adattárházak és a data Lake-ek jellemzőit, hogy mindkét világból a legjobbat nyújtsák az adattárolás és a számítástechnika területén.
Leválasztják a tárolási és számítási lehetőségeket, így egymástól függetlenül méretezhetők. Mindkét terméket használhatja irányítópultok létrehozására jelentéskészítéshez és elemzéshez.
A Snowflake és a Databrick közötti különbségek
AspectDatabricksSnowflakeArchitectureDatabricks kétrétegű architektúrát használ. Az alsó réteg az adatsík. Ennek a rétegnek az elsődleges feladata az adatok tárolása és feldolgozása.
A tárolást a Databricks fájlrendszer-réteg kezeli, amely a felhőalapú tárhely tetején található – az AWS S3 vagy az Azure Blob Storage.
Az Apache Spark által kezelt fürt kezeli a feldolgozást. A legfelső réteg a Control Plane réteg. Ez a réteg munkaterület-konfigurációs fájlokat és Jegyzetfüzet-parancsokat tartalmaz. A Snowflake architektúráját három rétegűnek tekinthetjük. Az alapréteg az adattárolási réteg. Itt vannak az adatok.
A Query Processing Layer a középső réteg. Ez a réteg „virtuális raktárakból” áll. Ezek a virtuális raktárak különböző számítási csomópontok független számítási fürtjei, amelyek lekérdezéseket számítanak ki.
A felső réteget a felhőszolgáltatások alkotják. Ezek a szolgáltatások kezelik és összehozzák a Snowflake többi részét. Olyan funkciókat kezelnek, mint a hitelesítés, az infrastruktúra-kezelés, a metaadat-kezelés és a hozzáférés-vezérlés. ScalabilityDatabricks a terhelés alapján automatikusan skálázódik azáltal, hogy több dolgozót ad hozzá a fürtökhöz, miközben csökkenti az alulkihasznált fürtök dolgozóit. Ez biztosítja a munkaterhelések gyors lefutását. A Snowflake automatikusan felfelé vagy lefelé skálázza a számítási erőforrásokat különböző adatfeladatok elvégzéséhez, például adatok betöltéséhez, integrálásához vagy elemzéséhez.
Míg a csomópontok mérete nem módosítható, a fürtök könnyen átméretezhetők 128 csomópontig.
Ezenkívül a Snowflake automatikusan további számítási fürtöket biztosít, ha az egyik fürt túlterhelt, és kiegyenlíti a terhelést a két fürt között.
A tárolási és számítási erőforrások egymástól függetlenül méretezhetők. Biztonság A Databricks segítségével virtuális privát felhőt hozhat létre felhőszolgáltatójával a Databricks platform futtatásához. Ez lehetővé teszi, hogy jobban felügyelje és kezelje a hozzáférést a felhőszolgáltatótól.
Ezenkívül a Databricks segítségével kezelheti a felhő-erőforrásokhoz való nyilvános hozzáférést a hálózati hozzáférés-vezérlésen keresztül.
A további biztonság érdekében titkosítási kulcsokat is létrehozhat és kezelhet. Az API-hozzáféréshez személyes hozzáférési tokeneket hozhat létre, kezelhet és használhat. A Snowflake hasonló biztonsági ajánlatokat kínál, mint a Databricks. Ez magában foglalja a hálózati hozzáférés kezelését IP-szűrőkön és blokklistákon keresztül, a tétlen felhasználói munkamenet időkorlátjának beállítását, ha valaki elfelejt kijelentkezni, erős titkosítás (AES) használatát elforgatott kulcsokkal, szerepalapú hozzáférés-vezérlést az adatokhoz és objektumokhoz, többtényezős hitelesítést bejelentkezéskor. és egyszeri bejelentkezés egyesített hitelesítésen keresztül.A StorageDatabricks bármilyen formátumban tárolja az adatokat. A Databricks platform leginkább az adatfeldolgozási és alkalmazási rétegekre összpontosít.
Ennek eredményeként az adatok bárhol megtalálhatók – a felhőben vagy a helyszínen. A Snowflake félig strukturált formátumban tárolja az adatokat. A tároláshoz a Snowflake kezeli az adatrétegét, és az Amazon Web Services vagy a Microsoft Azure szolgáltatásban tárolja az adatokat. Az IntegrationsDatabricks integrálódik a legnépszerűbb adatgyűjtési integrációkkal. A Snowflake szintén integrálódik ezekkel a népszerű adatgyűjtési integrációkkal. A Snowflake, mint a régebbi eszköz, a történelem során a legtöbb eszközt erre gyártották.
Használja a Databricks eseteket
Az adatelemek leghasznosabbak adattudományi és gépi tanulási feladatok, például prediktív elemzési és ajánlási motorok végrehajtása során. Mivel bővíthető és finomhangolható, a nagyobb adatterhelést kezelő vállalkozások számára ajánlott. Egyetlen platformot biztosít az adatok, az elemzések és a mesterséges intelligencia kezelésére.
Használja a hópehely tokokat
A Snowflake a legjobban használható üzleti intelligencia számára. Ez magában foglalja az SQL használatát az adatok elemzéséhez, az adatokról való jelentéskészítéshez és a vizuális irányítópultok létrehozásához. Adatátalakításra jó. A gépi tanulási képességek csak további eszközökön, például a Snowparkon keresztül érhetők el.
Végső szavak
Mindkét platformnak megvannak a maga erősségei és különböző funkciókészletei. Ez az útmutató alapján könnyebbnek kell lennie a stratégiának, az adatterhelésnek, a mennyiségnek és az igényeknek megfelelő platform kiválasztása. Mint a legtöbb dolognak, itt sincs jó vagy rossz válasz, csak az, amelyik a legjobban működik az Ön számára.
Ezután tekintse meg a jó forrásokat a Big Data és a Hadoop megtanulásához.